Nghiên cứu trường hợp lỗi chân cong đầu nối
Một nhà sản xuất điện tử toàn cầu cần tự động hóa kiểm tra đầu nối header đa chân để phát hiện chân cong và bụi. Kiểm tra thủ công chậm và dẫn đến tỷ lệ bỏ sót 2%. Chúng tôi đã xây dựng công thức phân đoạn trên OV80i, kết hợp với ống kính telecentric để loại bỏ méo phối cảnh.
“Đạt được mức hiệu suất và độ chính xác này thật ấn tượng. Nhóm có kiến thức tốt về ống kính và việc phát hiện nhiều lớp lỗi bằng logic thật ấn tượng.”
— Trưởng bộ phận chất lượng
The Challenge
Kiểm tra thủ công các đầu nối header chậm, tốn kém và không đáng tin cậy, dẫn đến tỷ lệ bỏ sót ổn định 2% đối với những uốn cong chân tinh tế. Điều này khó khăn do: méo phối cảnh với ống kính tiêu chuẩn làm các chân cạnh xuất hiện ở các góc khác nhau, biến đổi 3D khi chân có thể bị cong theo bất kỳ hướng nào (trục X, Y hoặc Z), và nhiều lỗi bao gồm hạt bụi cần làm sạch thủ công riêng lẻ.
Our Solution
Chúng tôi đã triển khai thuật toán phân loại trên OV80i sử dụng ống kính telecentric với độ phóng đại 0,3x để giảm lỗi phối cảnh. Chỉ với 2 ảnh huấn luyện (1 đầu nối tốt, 1 đầu nối xấu) và logic tùy chỉnh trong Node-Red để tính vị trí chân, chúng tôi đạt 100% độ chính xác trên tất cả các mẫu thử nghiệm. Khả năng kết hợp AI với quang học tùy chỉnh và logic tạo ra một giải pháp độc đáo.
Cài đặt phần cứng
- • Camera: OV80i ở khoảng cách làm việc 110mm
- • Ống kính: ống kính telecentric 0,3x
- • Đèn: Đèn vòng tiêu chuẩn
Kết quả chính
- • 100% độ chính xác trên 25 mẫu thử nghiệm
- • Zero bỏ sót, zero cảnh báo thừa
- • Dung sai ±5 pixel (~50 μm)
Technical Implementation Details
Our engineering team deployed a comprehensive solution including hardware setup, camera configuration, alignment procedures, and AI model training...
Performance Results
Detailed testing results, accuracy metrics, ROI calculations, and deployment timeline...
Want to Read the Full Case Study?
Access our complete library of case studies, technical details, and implementation guides.
Access Full Case StudyFree download with email registration